Accessible Unlicensed Requires Authentication Published by Oldenbourg Wissenschaftsverlag August 10, 2017

Considering spectral variability for optical material abundance estimation

Einbezug der Spektrenvariabilität in die optische Materialanteilsschätzung
Wolfgang Krippner, Sebastian Bauer and Fernando Puente León
From the journal tm - Technisches Messen

Abstract

Hyperspectral images include information enabling the determination of material abundances. Due to the fact that the acquisition of hyperspectral images is time consuming and the processing of these images is computationally costly, we propose an optical approach using spectral filters to retrieve the material abundances. The application of a spectral filter leads to an intensity image encoding estimates for the abundances of a specific material. The acquisition and processing of hyperspectral images becomes superfluous. However, the determination of spectral filters offers a large degree of freedom. In this work, we focus on methods for designing spectral filters incorporating spectral variability. Particularly, we account for reducing the negative effects of spectral variability on the accuracy of estimates for material abundances. According to experimental evaluations, we conclude that including spectral variability into the calculation of spectral filters leads to more accurate abundance estimates when mixed spectra of the considered material mixtures sufficiently fulfill the linear mixing model.

Zusammenfassung

Die in hyperspektralen Bildern enthaltene Information ermöglicht es, Materialanteile zu bestimmen. Allerdings ist die Aufnahme und Verarbeitung von hyperspektralen Bildern zeitaufwändig und rechenintensiv. Deshalb wird in dieser Arbeit ein optischer Ansatz verfolgt. Eine wesentliche Rolle nehmen dabei sogenannte Spektralfilter ein. Sie erlauben es, einzelne Intensitätsbilder aufzuzeichnen, welche jeweils bereits Schätzungen der zu ermittelnden Anteile der Materialien in den betrachteten Mischungen darstellen. Die Untersuchung von hyperspektralen Bildern ist nicht mehr notwendig. Der Entwurf dieser Spektralfilter beinhaltet jedoch viele Freiheitsgrade bei der Bestimmung ihrer Koeffizienten. Dabei wird in den Methoden dieser Arbeit insbesondere der spektralen Variabilität Aufmerksamkeit geschenkt: Unterschiedliche Pixelspektren desselben Materials variieren aufgrund der Spektrenvariabilität untereinander. Diese Variabilität führt zu ungenauen Schätzungen der Materialanteile. Es werden mehrere Verfahren für die Berechnung von Spektralfiltern mit dem Ziel der Reduzierung der Auswirkung der Spektrenvariabilität auf die Materialanteilsschätzung entwickelt. Die aufgeführten experimentellen Auswertungen zeigen genauere Anteilsschätzungen, sofern die Spektren der Materialmischungen dem angenommenen linearen Mischmodell genügen.

Received: 2017-5-16
Revised: 2017-7-5
Accepted: 2017-7-19
Published Online: 2017-8-10
Published in Print: 2018-3-26

©2017 Walter de Gruyter Berlin/Boston